eviews球形分析

模型中三个解释变量的估计值分别为0.132750,0.746915,0.129291,标准差分别是0.033748,0.049699,0.046890,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

有两种方法,第一种：在命令窗口中输入genrlny=log(y)然后回车,生成y的对数序列,lny只是新的序列名称,按照格式生成其他对数序列再回归；第二种,直接在菜单栏中选择QUICK然后选择Esti

变量是显著的房价对rent有影响的我替别人做这类的数据分析蛮多的

第一列一阶截尾,q=1第二列二阶截尾,p=2平稳性：在序列中,view——unitroottest——可以检查原序列、一阶序列；貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分

没太大关系只要OLS做出来的残差是平稳的就行了再问：那这样不会出现伪回归问题吗？您的意思是说对残差进行单位根检验吗？resid值不可以进行检验啊……谢谢了，我会加分的再答：请不要用您如果只是一个课程论

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

p>0.1,表明至少在10%的显著性水平上ar(1)的系数不能拒绝为0的假设,所以得出的方程不能用.t检验和f检验都是要看它是否显著,是否通过检验要看原假设是什么.对于估计参数来讲,t检验都要显著,如

ADF检验支出：x取对数LNX要一阶的AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.2141P值0.0576Testcriticalvalues:1%level-

在group窗口中,点击view-correlation,会得到相关系数矩阵,一般来说,大于0.8或0.9即有严重的多重共线性,需调整,一般是用逐步回归法剔除一些变量.当然,临界值不是固定的,你可以调

我有这个,做了多重共线性,异方差和自相关检验和修正再问：能发给我么？2224392603再答：已经发给你了哈，嘿嘿

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

JOES2009年的“CurrencysubstitutioninselectedAfricancountries”?楼主哪所大学的（厦大?）?导师是谁,方便透露么?非常impressive啊,搞应用

估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的,如果较小说明系数的稳定性较好；估计值的T值是检验系数是否为零,可查表得到相应的临界值,如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%.5%.10%）上是

没有办法.时间序列要求较大样本的.当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.统计人刘得意

EVIEWS比较好,SPSS现在都不是STATA的对手了

中间部分左边“WEIGHTS”下面有选项“type”进行选择,然后"WEIGHTseries"就会切换成可输入状态,输入你的权重序列即可.

计量一点不会是挺难办的,弄本计量书看看吧或者看看有没有中文教程Eviews还得靠熟练

有关统计学中的定义全是术语,其实根本用不着这么复杂.我就跟你简单说说怎么看回归结果吧!首先,t值和p值反应了对应回归系数的显著水平,这两个指标是一一对应的,t值越大p值越小,一般来说你只用看p值就可以

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个